Field Trial of the NoPig Inspection System
Notice bibliographique
Résumé
The NoPig system is an above ground metal-loss detection tool utilizing magnetics. Sensors at ground level detect disturbances in the magnetic field around the pipeline generated by impressed alternating current (AC) signals. This tool is intended for use on segments of pipeline which are considered unpiggable. Previous field trials indicated the tool was capable of detecting metal-loss in small diameter seamless pipe. Trials on electric resistance weld (ERW) or double submerged arc weld (DSAW) pipe were inconclusive. Modifications have been made to the NoPig hardware and analysis software to correct for the non-uniform magnetic fields produced by seamed pipe and girth welds. The study reported in this paper is a field trial of the modified inspection system. Recently inline inspected pipelines of nominal pipe size (NPS) 12 and 16 were selected for survey. Pipeline segments where significant metal-loss was detected from Inline Inspection (ILI) were selected for the blind test. Eight hundred meter sections of pipeline were surveyed at each of these locations to ensure a range of pipe conditions were included. After all surveys were complete, significant features were excavated and actual measurements were obtained. This paper describes the field inspection program as well as the analysis process used to verify the detection capabilities of the modified NoPig system. The results will include discussion of the positional accuracy, detection capability and threshold of the system. This analysis will help determine if the NoPig system is suitable alternative for assessing the integrity of unpiggable pipeline segments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».